Schritt 5: Kollaborativen Roboter nahtlos in Ihren Betrieb integrieren – Vision-Systeme

Vision: Sollten Sie dorthin gehen?

Für diejenigen, die noch nicht den ersten Schritt zur Implementierung von 2D-, 2,5D- oder 3D-Vision in ihre Fertigungsprozesse getan haben, kann es einschüchternd wirken. Wie fängt man an und bei welchem Prozess?

Die Antwort auf diese Frage ist einigermaßen einfach. Machen Sie die erste richtige Abbiegung auf Ihrer Reise und fragen Sie sich: „Haben Sie Mitarbeiter, die regelmäßig physisch Qualitätskontrollen durchführen?“

Warum diesen Prozess als Einstieg wählen? Weil jede Werkstatt irgendeine Art von QC durchführen muss – eine universelle Aufgabe, die oft manuell mit vertrauten Messschiebern oder an einer Koordinatenmessmaschine (CMM) erledigt wird. Vision ist heute einfacher als je zuvor, weil KI sich so rasant entwickelt. Sie ist schneller, als die meisten von uns mithalten können. Bedenken Sie auch, wie aggressiv Vision-OEMs sein müssen, um mit dieser sich ständig weiterentwickelnden Technologie Schritt zu halten – besser, schneller, einfacher – besonders bevor die Konkurrenz es tut.

Heute erwarten Automation-Endanwender mehr, indem sie einfachere, benutzerfreundlichere Lösungen von Vision-OEMs fordern. Also, bevor Sie den Kopf schütteln und sagen, Vision habe keinen Platz in Ihren Fertigungsprozessen – denken Sie noch einmal nach.

Zurück zur ersten Frage: „Haben Sie Mitarbeiter, die regelmäßig physisch Qualitätskontrollen durchführen?“ Denken Sie an die Zeit, die jemand braucht, um manuell ein Teil aufzunehmen und es mit der einfachsten QC-Form, dem vertrauten Messschieber, zu prüfen. Dann die Messwerte in ein Protokoll oder Journal zu dokumentieren und diesen Prozess den ganzen Tag immer wieder zu wiederholen. Wie viele weitere Ausschussteile wurden während der Inspektion, Dokumentation und Rückkehr produziert?

Betrachten wir nun einen CMM. Der Bediener nimmt ein Teil, geht in den klimatisierten QC-Raum und legt es auf den CMM. Selbst wenn der CMM bereits für die Teileinspektion eingerichtet ist, dauert es eine beträchtliche Zeit, das Teil richtig auf dem Tisch zu positionieren, den Inspektions- und Messprozess zu starten, die Daten zu analysieren und zurück zur Maschine zu gehen, um nachzustellen. Wie viele Teile und wie viel Material könnten verschrottet werden, wenn das Teil aus der Toleranz ist?

Denken Sie nun an den Prozess, wenn ein Roboter das Teil aufnimmt und es mit einem 2D- oder 3D-Vision-System inspiziert. Wie schnell könnte dieser Prozess abgeschlossen sein? Aktionen wie Stillstand, Neuprogrammierung und andere Anpassungen zur Toleranzsicherung haben messbare, quantitative negative Auswirkungen auf den ROI jedes Jobs. Ständige QC-Prüfungen sind immer ein Debit für die COGS. Dann bedenken Sie die wertschöpfenden Aufgaben, die Ihr Bediener erledigen könnte, während das Vision-System des Roboters Teile prüft. All diese Faktoren summieren sich zu Geld, das auf dem Tisch liegen bleibt.

Aber warten Sie – es gibt noch mehr!

Was, wenn Ihr Vision-System die Datamatrix Ihres Teils erfassen und analysieren könnte und anstatt zu stoppen oder Alarm zu schlagen, automatisch Korrekturen an der Maschinen-SPS vornimmt? Das nennt man Prozessoptimierung, und der beste Teil: Sie müssen nicht einmal da sein, um zu wissen, dass Anpassungen nötig sind. Sie sehen es im Datenbericht, wenn Sie morgens nach Ihrem Kaffee ins Büro kommen.

Unterschiede zwischen 2D- & 3D-Vision

Es gibt eine Vielzahl von Diensten, die sowohl 2D- als auch 3D-Maschinenvision-Systeme rationalisieren können; der häufigste Einsatz wurde oben erwähnt. Vision kann aber auch Bestandsmanagement, Roboterführung, Materialhandling, Montageverifikation, Erkennung und Identifikation, Verpackung und Bin Picking in strukturierten und unstrukturierten Umgebungen mit vielfältigem Objektfeld oder -bereich (unterschiedlich große Teile auf einem Förderband oder in einem Behälter) durchführen. Und vergessen wir nicht die absolute Echtzeit-Datenerfassung. Hersteller nutzen Echtzeitdaten für strategische Entscheidungen, um wettbewerbsfähig zu bleiben, und immer mehr Endkunden erwarten, dass Hersteller Daten für historische Informationen zur Teileproduktion teilen. Das sind viele Anwendungen, die schnell mit Prozessoptimierung erledigt werden können und einen positiven Effekt auf den Durchsatz haben. Sobald Sie sich für die Aufgabe entschieden haben, fragen Sie sich: „Welcher Vision-Grad nützt diesem Job am meisten?“

2D-Vision ist typischerweise schneller als 3D wegen seiner Algorithmen, Datenverarbeitung und Bilderfassung. 3D-Vision funktioniert jedoch besser bei komplexeren Geometrien mit mehr Tiefe. 2D-Vision kann komplexes Bin Picking zufälliger Teile durchführen und sie in einer bestimmten Orientierung auf ein Förderband legen; 3D-Vision ist jedoch am besten, wenn mehrere Berührungen und Bewegungen stattfinden müssen, besonders wenn das Teil empfindlich ist. 2D-Vision kann zufällig geformte Teile auf einem Förderband handhaben, aber wenn die Teile signifikante Tiefe haben, ist 3D am besten. Wenn der Lebenszyklus des Jobs ein fester Zeitraum mit vielen Teilen ist, ist 3D-Vision typischerweise die Antwort, da es Farben besser auf verschiedene Teile anwenden kann, um sie zu differenzieren.

Menschliches Sehen vs. Maschinensehen

Menschliches Sehen eignet sich am besten für qualitative Interpretation unstrukturierter und/oder komplexer Szenen. Unsere Augen sind in der Größe begrenzt und haben daher begrenzte Lichtabsorption und Frequenzfähigkeit. Der Pupillendurchmesser ist auch klein, obwohl er sich je nach Helligkeit der Umgebung ändern kann, ist er im Wesentlichen auch begrenzt.

Die menschliche Netzhaut nimmt ein Bild auf. Sensorische Eingänge fließen durch die Netzhaut in den visuellen Kortex des Gehirns. Der Kortex verarbeitet die Information in unermesslicher Geschwindigkeit, um Objekte zu erkennen. Aber das menschliche Auge kann Licht nicht über lange Zeiträume akkumulieren, um schwache oder ferne Bilder zu intensivieren, und was mehr ist: Das Auge kann kein Bild für zukünftige Referenz speichern.

Im Gegensatz dazu glänzt Maschinensehen bei quantitativer Messung strukturierter Szenen durch Geschwindigkeit, Genauigkeit und Wiederholbarkeit. Daher kann eine Produktionslinie mit Vision tausende Teile pro Minute inspizieren und identifizieren. Deshalb kann Maschinensehen auch in hoher Auflösung Details an Objekten erkennen, die zu klein für das menschliche Auge sind.

Vision senkt Fertigungskosten

Es ist nur logisch, dass die Entfernung der menschlichen Komponente bei Teilen, die getestet, gehandhabt oder auf Unstimmigkeiten beobachtet werden, Schäden verhindert und Wartungszeit und -kosten reduziert, die mit Verschleiß an mechanischen Komponenten verbunden sind. Es ist auch bewiesen, dass Maschinensehen eine positive Sicherheitskomponente zum Fertigungsprozess hinzufügt, indem es menschliche Beteiligung reduziert, was operative Vorteile erhöht. Zudem verhindert es menschliche Kontamination von Reinräumen und schützt Arbeiter vor gefährlichen Umgebungen. All dies summiert sich zu erhöhtem Durchsatz – immer ein signifikanter Treiber in der Fertigung.

Die Integration von Vision in den täglichen Fertigungsbetrieb ist nicht mehr am Horizont – sie ist da und wird mit jedem Tag mehr in Fertigungsprozesse integriert. Visionäre setzen zukunftsorientiertes Denken um. Zukunftsorientiertes Denken treibt die amerikanische Fertigung an. Die Integration von Vision als Standard wird nicht anders sein.

Die Partnerschaft mit einem Vision-Anbieter, der in der CNC-Werkzeugmaschinenbranche erfahren ist, ist kluges zukunftsorientiertes Denken. Das A+ Automation Team von Absolute Machine Tools ist qualifiziert in 2D-, 2,5D- und 3D-Vision-Systemen durch OEMs wie Cognex, Keyence, Omron und viele mehr. Für weitere Informationen oder Hilfe bei der Entscheidung für die beste kosteneffiziente Automationslösung für Ihr Unternehmen, kontaktieren Sie uns noch heute unter info@absolutemachine.com oder rufen Sie uns an unter 800-852-7825. Wir sind Absolute und wir sind hier, um zu helfen!

Mehr über OB7 Cobots erfahren

Frühere Beiträge der Serie „Erfolgreiche Cobot-Implementierung“:

• Schritt 1: Der Cobot ist nur ein Teil der Anwendung
• Schritt 2: Welche Rolle spielen Integratoren in diesem Prozess?
• Schritt 3: Wie wird die Arbeit inszeniert? Es sollte alles Teil des Masterplans sein
• Schritt 4: Den richtigen Endeffektor wählen
• Schritt 5: Vision – Sollten Sie dorthin gehen?
• Schritt 6: Brauchen Cobots Wartung wie Industrieroboter?
• Schritt 7: Risikobewertung